|
|
Absolute deviation, 绝对离差/ V: T$ m3 [1 n5 J
Absolute number, 绝对数# v4 O4 F* i4 N; p( K& V" k6 T
Absolute residuals, 绝对残差6 R1 B; w! c; U! F/ s/ N2 S2 ^
Acceleration array, 加速度立体阵; |7 k k- i* R' Q2 u
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度" ^$ O$ P9 }# I) b/ ^
Acceleration normal, 法向加速度$ J6 E$ b0 }6 q/ A
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
7 a2 @6 ~# W! p7 X0 qAcceleration tangential, 切向加速度6 `) m) `( f: |4 D
Acceleration vector, 加速度向量. A$ q" I# ~- r* y' H$ S6 E Q3 V9 N
Acceptable hypothesis, 可接受假设- S, M) T, q5 U- B! `
Accumulation, 累积
t M" `6 X" U1 [! pAccuracy, 准确度, ~3 K$ F- ~- ^0 G
Actual frequency, 实际频数
% h1 E" e6 s; \3 W0 X+ _Adaptive estimator, 自适应估计量
5 C. f8 l y( I3 ^Addition, 相加
5 ^1 w5 ?, I0 w9 YAddition theorem, 加法定理! n6 I* x5 S: A- s
Additivity, 可加性
9 I9 M P' }& z; a" `+ ?Adjusted rate, 调整率( l; [; K1 I7 K- {" k) Y3 n( t
Adjusted value, 校正值
9 m& L `8 Z. x8 r+ rAdmissible error, 容许误差
0 I2 |0 v8 P4 X1 V: GAggregation, 聚集性
. Z. n, d) D6 N$ ^: SAlternative hypothesis, 备择假设3 c$ R$ E, ^$ k( [( H3 U
Among groups, 组间/ w; a; Y- [6 B% g/ o
Amounts, 总量6 ~ }8 N& j: d. x' y( w
Analysis of correlation, 相关分析% Y: b: l/ o7 ^
Analysis of covariance, 协方差分析$ l) M5 h2 J# G j
Analysis of regression, 回归分析
8 _1 Z1 i7 W+ P; GAnalysis of time series, 时间序列分析
) `' ?& h+ ]+ w7 m! I& eAnalysis of variance, 方差分析+ f B ]6 |& a, x, f
Angular transformation, 角转换
- D& b; K! }/ d4 G: }ANOVA （analysis of variance）, 方差分析$ A' Y6 i* _2 S# W: E: `0 s
ANOVA Models, 方差分析模型
9 e9 E G' N4 tArcing, 弧/弧旋) e* X& i2 h" t6 P9 S
Arcsine transformation, 反正弦变换
" m C j1 t( S& K! Q+ K4 xArea under the curve, 曲线面积
# r' q+ l* n1 e; o q$ dAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
% z+ K1 N" K9 v& C! ~ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
! {" f3 z; u* DArithmetic grid paper, 算术格纸- E$ P9 _# M# t y
Arithmetic mean, 算术平均数& B1 k7 d) @8 y' ?
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系4 ^) K( t5 y7 w# V) S# w; P8 Z! [
Assessing fit, 拟合的评估! {) N; }& R) L- Z! {
Associative laws, 结合律
6 T* h* X( l" EAsymmetric distribution, 非对称分布
& f' m. w# k1 P# K; A m4 [Asymptotic bias, 渐近偏倚' V! p; C8 z$ X" R6 I( q
Asymptotic efficiency, 渐近效率
4 S! z+ `- j2 f$ M4 G' B; ]Asymptotic variance, 渐近方差
9 u) i2 v. T5 j" Q/ S) zAttributable risk, 归因危险度2 @1 {2 Y6 J7 f, A& I" O5 ?' y
Attribute data, 属性资料
) u9 J) G% Q! e3 i+ QAttribution, 属性" ?. t# v( x# c A0 J8 W
Autocorrelation, 自相关
! C7 y+ p0 s: }4 l$ YAutocorrelation of residuals, 残差的自相关% R- J3 L# z/ e6 n/ U3 q
Average, 平均数% \! }$ A+ t1 w6 |" m) T; Y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度8 C# [0 R6 G. X1 y7 e2 U* Z5 e) u4 K, T
Average growth rate, 平均增长率
5 M- j8 z4 a$ N. x4 c3 WBar chart, 条形图& \3 {9 O4 k. p8 |' P
Bar graph, 条形图
2 S! m5 }* g6 ?! y/ S, \Base period, 基期
, P9 f: t) Z! DBayes' theorem , Bayes定理
. i4 b# @. V2 dBell-shaped curve, 钟形曲线; F8 Z8 @# ~5 N7 J$ e4 T4 W- ` w; x
Bernoulli distribution, 伯努力分布
2 O5 {$ D R% `. [; G2 m" M8 ^Best-trim estimator, 最好切尾估计量
* p; Z. }7 D* ]2 wBias, 偏性% Z) i- H0 Q5 \0 g
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归' z+ n v* m6 H; X
Binomial distribution, 二项分布
9 E# k! X; i# L4 n( yBisquare, 双平方
: y# D6 a$ D. e0 b! hBivariate Correlate, 二变量相关9 b0 O$ I2 I: C/ o0 E
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
: Y2 f, p- a: W- q; @Bivariate normal population, 双变量正态总体
+ r8 \+ @4 }, B" }Biweight interval, 双权区间* I" I. b' }2 \4 R1 s. t
Biweight M-estimator, 双权M估计量
6 M1 F7 h5 p0 ?Block, 区组/配伍组
3 }2 H, E' p# p( p' I4 DBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
2 V( e2 x/ n7 GBoxplots, 箱线图/箱尾图
( w: D% S% b: ~( A$ J4 U! U- ~Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
! l5 o; p( o8 I" g! u W- ]7 UCanonical correlation, 典型相关
/ i5 A% @0 K- U4 s# YCaption, 纵标目 _) z' S# a* ^
Case-control study, 病例对照研究
( u7 d1 [9 O8 J5 X+ M3 _Categorical variable, 分类变量" O5 Z# _$ {3 |. N! L- v( a
Catenary, 悬链线
4 |3 R1 g5 h4 \; C. sCauchy distribution, 柯西分布
7 f$ N: ^- I" {# Q8 S I; [+ q& |2 QCause-and-effect relationship, 因果关系6 _1 S+ ^9 ^$ R8 j
Cell, 单元+ a8 e% z, v, e( Y, b6 ^
Censoring, 终检" i; @5 N! o. h& t
Center of symmetry, 对称中心
* N3 [ G0 v1 z+ c* {% @Centering and scaling, 中心化和定标
1 m! e( c7 J8 S" @# {Central tendency, 集中趋势
( y' q- v- p7 o4 S8 U% WCentral value, 中心值4 M- A; v- R! B& |$ B' d* o5 J ~5 E
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测9 j# b$ q/ V. ], }) `* p7 V7 ]
Chance, 机遇3 a2 v7 R3 b0 }0 d; ]
Chance error, 随机误差
- a/ }# I8 B, F8 uChance variable, 随机变量
+ N! r* S4 i# M5 QCharacteristic equation, 特征方程 P3 M: i8 y! W$ z% j2 Q W
Characteristic root, 特征根
% v# E/ L( n/ zCharacteristic vector, 特征向量' c! H7 t4 c1 d& q: D
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则0 V. I i! x+ d) R, q! H3 H) ~
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图$ t0 _1 a% Z; e
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
: p! r2 E+ d) bCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
* Y" n% S+ x7 Y: ^Circle chart, 圆图 / e2 i5 p7 h* Z
Class interval, 组距- c. N- [$ b1 n
Class mid-value, 组中值 ` P! u6 s9 _' v# n* C
Class upper limit, 组上限
9 {- Y* u6 K9 c$ qClassified variable, 分类变量1 g; @! C! H$ }% [9 {
Cluster analysis, 聚类分析
: f* {% U. d, ?% G( O" bCluster sampling, 整群抽样* S1 Z9 I3 v# B+ ` S, j$ N3 U
Code, 代码
5 i- e( z) i7 j* R, c. GCoded data, 编码数据9 d* Q4 S7 Q/ b
Coding, 编码
% Y7 i' F/ q$ L# H# B' nCoefficient of contingency, 列联系数
9 h" \+ R r0 M6 c( n8 L/ |Coefficient of determination, 决定系数
- U& f( u Y; f' v2 E5 TCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数! ]" w& W9 I, O& g2 {
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数: |$ k9 U1 B X9 g9 u/ |
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
, Z( F( C- v! O) s# s" o% cCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
) N3 W. J3 K" f$ R% P& HCoefficient of regression, 回归系数
& N2 w0 e3 V/ ^% }Coefficient of skewness, 偏度系数5 K' a9 C- m4 x' ]. `& o0 J w
Coefficient of variation, 变异系数
$ W" W5 O: i) M* p6 M8 Q* t3 P: [2 {Cohort study, 队列研究* f. P5 L$ i) W3 x. f4 o/ K
Column, 列
- H1 m, A" V( L3 p! ?9 |1 V. dColumn effect, 列效应2 B! J0 T# \8 o/ g+ U; G
Column factor, 列因素
+ f( j9 @0 v/ }Combination pool, 合并
% D- Y7 S2 z9 N: fCombinative table, 组合表& V) {2 d( V& O: P
Common factor, 共性因子
7 s" r* H7 {, rCommon regression coefficient, 公共回归系数
- a% `" e& w2 J8 H3 |Common value, 共同值- x2 g0 n ~# ^* b
Common variance, 公共方差+ x8 a' Z! p" q
Common variation, 公共变异
. ~' x* s' K& ECommunality variance, 共性方差& Z* q' x5 w, O. b( J
Comparability, 可比性
/ e8 t, \6 p6 ]( \8 j$ tComparison of bathes, 批比较1 O' z/ z1 h' R
Comparison value, 比较值
, E6 ?6 X0 J7 B0 ~! gCompartment model, 分部模型
/ y0 F# I) Z" n* T: g iCompassion, 伸缩# l3 n- r3 Z& l+ h
Complement of an event, 补事件( T- O( m+ x# F/ g3 j r6 c2 [
Complete association, 完全正相关
+ I) l' d1 M6 U) U' EComplete dissociation, 完全不相关
9 z, x/ P( f9 p2 Y: \Complete statistics, 完备统计量
0 K- y' D a( @7 ACompletely randomized design, 完全随机化设计
& f; k4 {+ P" u2 Z- r ~Composite event, 联合事件3 x& k7 g( u1 R9 t% t
Composite events, 复合事件
5 e' Y' Z2 T1 H/ N# d Y! t; rConcavity, 凹性6 `# ?9 x% A' N- \, P
Conditional expectation, 条件期望
8 \( Y1 }3 G X. EConditional likelihood, 条件似然8 o" C7 N! W0 K3 [
Conditional probability, 条件概率
2 H% u2 a2 M; ~Conditionally linear, 依条件线性
$ K& n; \; w- r2 j: EConfidence interval, 置信区间
( p7 \+ O! e2 j. CConfidence limit, 置信限$ w$ F! Q. q- x2 g! k
Confidence lower limit, 置信下限" R) @; @* n, D* O
Confidence upper limit, 置信上限
1 E8 @) ?. U! w1 ]0 V% CConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析# y+ [5 L" l8 L# F% B' K
Confirmatory research, 证实性实验研究$ N2 r7 m3 z8 W8 m# i
Confounding factor, 混杂因素/ N- |$ Y( O6 g: g) O
Conjoint, 联合分析3 u* O7 X: t, V6 p9 Z! [
Consistency, 相合性
9 p- ] H4 j# y4 iConsistency check, 一致性检验0 W" z* P1 X% k7 M6 P
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
( q$ u3 `+ @2 p( D8 sConsistent estimate, 相合估计0 q. q2 c: ^+ g# C
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归7 K5 J# F/ T4 ?8 O
Constraint, 约束
4 H% E: w) R1 j( AContaminated distribution, 污染分布7 ?1 N! S# f, y M, r
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
5 q. e3 _6 j7 QContaminated normal distribution, 污染正态分布- }/ c* @ k/ l g
Contamination, 污染
7 Y8 J0 v: r8 E+ [) W: ^5 j- I# mContamination model, 污染模型
1 D& v( n; Z+ ~1 `1 ]Contingency table, 列联表, ^8 G* n' X6 R4 C7 o" f$ }/ j, Y
Contour, 边界线
6 p+ @, j* [& J' x/ QContribution rate, 贡献率
7 Z8 w+ D% y; x* J a0 k- n/ \Control, 对照
- S! H( R# E+ ~! p' ^! R" E) ?0 MControlled experiments, 对照实验$ w0 G1 g6 _8 k4 G' d
Conventional depth, 常规深度! R; i: s# n) c! n
Convolution, 卷积
, N. Z( d( k# W) F/ H0 ~Corrected factor, 校正因子
L- i! m0 @( KCorrected mean, 校正均值/ n$ O1 M, ?/ ^0 o, g7 n2 F1 w
Correction coefficient, 校正系数
, t# c6 _5 m; D0 ~2 z& _" jCorrectness, 正确性' W) A7 j; X: |% _. d4 n
Correlation coefficient, 相关系数
, t& H5 n Q5 h( Y% J2 x- v! mCorrelation index, 相关指数4 a, {* [4 T: O w
Correspondence, 对应
8 s2 w2 b3 j; o8 `Counting, 计数& ^. `- J8 ]" L9 i! o: g( b
Counts, 计数/频数+ U( O* P+ T4 M& J& j. a
Covariance, 协方差
0 c6 e) _' [# H9 I! {* t# bCovariant, 共变 & Q3 \1 E) [( L0 F2 m3 y0 w
Cox Regression, Cox回归+ x1 Z1 \# n1 ]& s& n/ Y- X
Criteria for fitting, 拟合准则
, {# ?. _/ {# K& Y+ ~$ I/ UCriteria of least squares, 最小二乘准则
( C9 s' z y* F. X. {. ZCritical ratio, 临界比7 {% t: F7 D' e4 i/ m4 D4 J% [, z: L
Critical region, 拒绝域7 t* u3 m t, H. f3 P; F
Critical value, 临界值: i5 p: z$ Y5 ~$ I: v
Cross-over design, 交叉设计
& Y( X5 z; O5 p, }: u& ?Cross-section analysis, 横断面分析
- o1 r& A" T+ s5 H9 o' {9 J; |Cross-section survey, 横断面调查
' E6 u% k7 u: s) mCrosstabs , 交叉表
|+ [5 g* N6 s! V( T" r8 @/ rCross-tabulation table, 复合表
X3 e: ?1 k) a/ M, Y& n* [Cube root, 立方根
+ _1 p# i# t7 \/ r0 H8 YCumulative distribution function, 分布函数
& `, d3 J2 J* z: M( hCumulative probability, 累计概率! ^/ }# ^: x t& j/ s6 f* @* W
Curvature, 曲率/弯曲' h0 g- ^5 l! G% [! \( r) B4 I
Curvature, 曲率
0 p1 R$ x- C" m* s) W4 v( _; I! hCurve fit , 曲线拟和
, k$ d5 ^3 W$ f" CCurve fitting, 曲线拟合 k: P. u o+ V0 y
Curvilinear regression, 曲线回归
- E8 f) p* [$ }" ZCurvilinear relation, 曲线关系
) `, @/ D0 {8 o$ t- A! ?' e. qCut-and-try method, 尝试法
2 ^$ U5 _8 G3 j$ \Cycle, 周期# I8 f6 u: C3 H3 q5 r( J+ {0 k
Cyclist, 周期性& U- O( s- G/ N, d9 Q
D test, D检验
3 h; n6 B9 `! B J1 Z1 n. }0 RData acquisition, 资料收集
N! Y" V* V& _5 }6 U1 GData bank, 数据库
: ?5 K. Y0 i AData capacity, 数据容量/ }, T% }- u$ ^: X( l
Data deficiencies, 数据缺乏! m1 t% l6 M1 z' l$ @& W1 ^
Data handling, 数据处理
5 w7 n- n6 T6 e: q! |Data manipulation, 数据处理% d0 }2 o# `0 g+ @
Data processing, 数据处理$ i; `1 i6 N9 Y9 a: Q
Data reduction, 数据缩减
# j9 P6 @; X, E* B+ }Data set, 数据集
+ K2 y- J1 ?- k! J! ]2 dData sources, 数据来源
! @& C/ X0 z! I# c: y# g' WData transformation, 数据变换
4 B @8 U* V- V, X) gData validity, 数据有效性
3 Y- }5 I% c: oData-in, 数据输入
( }$ B6 ~. Z& P5 e9 Q3 BData-out, 数据输出$ {8 ^2 W3 Z$ c
Dead time, 停滞期5 w: G& G$ z! O0 @% L
Degree of freedom, 自由度8 r% Y4 {, m4 H. f
Degree of precision, 精密度
) X, X) {$ r" i0 k" sDegree of reliability, 可靠性程度 ?# H" V( Q% [* K3 o
Degression, 递减! ]4 l. K; q: v* o. J. _2 y
Density function, 密度函数
, m4 C4 V7 f- G, U) i5 ODensity of data points, 数据点的密度
/ U& |2 Z5 ]6 D! rDependent variable, 应变量/依变量/因变量
9 \3 K4 T4 i) z5 s2 e! _: H" r; aDependent variable, 因变量
5 I. j$ @. v9 c) P. `9 U7 cDepth, 深度
1 k& U" U3 |3 c# q! E2 pDerivative matrix, 导数矩阵: e T6 m6 v$ J
Derivative-free methods, 无导数方法8 Z- O. }* a, W N0 `2 |' X' X9 n+ t
Design, 设计
. E7 f! m" X1 o! m! {Determinacy, 确定性
# u3 T+ \% T" k; E( I; v- yDeterminant, 行列式
9 p, K& z7 I. cDeterminant, 决定因素8 N0 F. h. D; H$ P
Deviation, 离差, C Z# H# u2 [4 w# q( }3 T
Deviation from average, 离均差+ F! |. Z8 r6 D5 `: m
Diagnostic plot, 诊断图( ?4 l# d1 a. A8 _/ I
Dichotomous variable, 二分变量
, {( z6 s) U, {! o( QDifferential equation, 微分方程0 {8 o$ ?% Z( o" f* V
Direct standardization, 直接标准化法
; R) r: C0 t" e, W7 m& H5 VDiscrete variable, 离散型变量& S/ ?( n) g4 e! I" h" Q
DISCRIMINANT, 判断 % F' u! ]# c7 l l9 q
Discriminant analysis, 判别分析/ v1 q, I2 k4 n' D5 v8 D+ G5 T
Discriminant coefficient, 判别系数: F7 F: L3 p& T* x& u' b. [( H
Discriminant function, 判别值( q4 o+ g, o- s+ {: q9 B% a3 P
Dispersion, 散布/分散度0 y# n, r n9 J4 M% o9 s2 X% w
Disproportional, 不成比例的
E# F- ~+ X5 b4 S3 v4 q6 {Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量2 I, m1 X2 e, g3 E6 A
Distribution free, 分布无关性/免分布% S0 M/ q* D3 i' i; t* j1 ^ s5 d
Distribution shape, 分布形状
4 K5 ~# A3 o8 W5 }Distribution-free method, 任意分布法3 {4 |+ O: p/ n1 ]
Distributive laws, 分配律# ?0 u( k- `( n
Disturbance, 随机扰动项$ b, {+ I6 i: Q$ O
Dose response curve, 剂量反应曲线, T* W1 w% q! o- J! U0 l/ \
Double blind method, 双盲法' g& v' @$ u- L9 h) |7 H
Double blind trial, 双盲试验0 g3 v: C- Q4 _
Double exponential distribution, 双指数分布
# R3 n' b) e! O9 ]Double logarithmic, 双对数
3 }6 f$ F% r- H( l% @Downward rank, 降秩
9 x( a/ ~) j9 X4 Q% U9 @8 t @Dual-space plot, 对偶空间图9 }1 w! B* h' g2 l# C
DUD, 无导数方法 \) T/ V: z5 d: |6 O: `
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法0 h0 M$ t. e. W) x3 C# Z# |2 l
Effect, 实验效应
9 w, c! M' L rEigenvalue, 特征值! d G4 |- _+ J1 u
Eigenvector, 特征向量
5 v2 ]7 G+ U Q% x1 o! nEllipse, 椭圆
; V" _3 G3 B0 l7 B8 PEmpirical distribution, 经验分布# y4 O+ Y2 v; s: Y: d- Y4 ^
Empirical probability, 经验概率单位
! \; Y) i5 w, ^Enumeration data, 计数资料
& I# A& x @5 E3 N5 ~5 TEqual sun-class number, 相等次级组含量8 K, [; k$ x# d1 [) Q
Equally likely, 等可能
& p0 O. p: s: }0 f8 J, A. `Equivariance, 同变性
( r8 r& d& ]; JError, 误差/错误! Q/ P1 y# A) \- Z5 N% B
Error of estimate, 估计误差
1 [3 M9 [, ~ p g, OError type I, 第一类错误# }' c" B: C, i" M' |
Error type II, 第二类错误
+ @! K0 U4 t) b: Y; p' h. OEstimand, 被估量
0 {0 K9 B1 J) }9 {Estimated error mean squares, 估计误差均方
, l$ f* v$ K4 [5 w3 k: C5 \* l( @Estimated error sum of squares, 估计误差平方和6 e' I: Y9 b* p. i$ u) B6 }
Euclidean distance, 欧式距离+ N$ a0 L. M7 D# n/ W4 a- P' m
Event, 事件6 O. v( b1 \$ ?0 z6 V! ?; s
Event, 事件
& L8 S% x8 l4 K, d0 i6 ~Exceptional data point, 异常数据点4 ^: d' e9 {3 A6 S
Expectation plane, 期望平面
2 n- z8 z9 D, C$ f$ VExpectation surface, 期望曲面
; H, I8 N+ b# q& S& T* V6 o' LExpected values, 期望值
; I* @' B5 r. S8 Z, }Experiment, 实验
! D" M( ^) V- ]Experimental sampling, 试验抽样
9 q) d/ W) a9 g3 I1 l7 c |Experimental unit, 试验单位( _$ g5 J0 M! W/ V+ r# v
Explanatory variable, 说明变量
1 M; B, `$ N4 T$ U+ z( p! EExploratory data analysis, 探索性数据分析& n) A' b/ m+ y4 |" E) ], s0 x
Explore Summarize, 探索-摘要
7 L* `+ k3 S9 M$ D. zExponential curve, 指数曲线
) h$ k) |7 U& ~* B1 Q* r" y }Exponential growth, 指数式增长
! b+ T8 ?/ ^& ?7 v7 CEXSMOOTH, 指数平滑方法
$ ?, V, w' h# B: }8 AExtended fit, 扩充拟合
' Z4 t2 q: U+ r8 J/ \2 U4 _Extra parameter, 附加参数- H; a5 W) x3 s, A
Extrapolation, 外推法
8 Y4 u3 V& W- d! Y- fExtreme observation, 末端观测值
: A2 c! o( C; H4 f! j) `Extremes, 极端值/极值7 _+ o, V0 h7 o9 |$ _
F distribution, F分布
: H5 I! e% W6 v; q' I2 SF test, F检验
/ g5 {; K3 n' b% I9 ]Factor, 因素/因子4 o, ~% B& Q8 x( c) R
Factor analysis, 因子分析* |0 _. ^4 M% V+ H8 s
Factor Analysis, 因子分析
% z$ H+ N: l% b/ y1 ^2 U" M; d8 cFactor score, 因子得分
% }: S4 G1 O9 |3 [9 M/ q" JFactorial, 阶乘: J* V+ t+ N2 j
Factorial design, 析因试验设计
, Q% t7 U/ q( u/ ~4 iFalse negative, 假阴性
6 G* ?" Q1 u! ~& [8 `$ ^False negative error, 假阴性错误
6 n! Q) N, v8 o/ M' A5 DFamily of distributions, 分布族
( E. D) ]+ b0 e1 s& j& q8 zFamily of estimators, 估计量族7 G$ J4 k, c9 A j; d2 J
Fanning, 扇面! f q! L0 B0 I( ~, @
Fatality rate, 病死率
! Q& s, H3 [" B" [1 VField investigation, 现场调查
, A1 t3 L' P+ }2 H+ I4 Y5 o) Q" zField survey, 现场调查
# L) F3 S% F1 Z8 U- ^# } j; RFinite population, 有限总体& Q+ P: t5 _" B, b* t0 }( U
Finite-sample, 有限样本. O1 [. B; A5 P2 s2 t9 c
First derivative, 一阶导数
# a5 F+ E4 V& ~First principal component, 第一主成分
+ l/ D1 n$ e7 V& |, YFirst quartile, 第一四分位数0 n+ \5 H. t R, u
Fisher information, 费雪信息量
0 w( d/ i7 n% A5 A7 m2 s! P D% Y3 ]Fitted value, 拟合值
+ A% c0 ` p0 s' _Fitting a curve, 曲线拟合
+ o& M' \: }6 t, o, ~% e# hFixed base, 定基
8 [1 I; s, a. `0 C; C5 e( qFluctuation, 随机起伏" V. \; Q6 L. F! V
Forecast, 预测
2 }& x" [4 `( N9 I. _8 v# BFour fold table, 四格表
) y2 z0 l! z/ h8 P+ q# F. O! ~/ [Fourth, 四分点4 [/ F& e& ]8 b6 V+ W5 m2 F* v5 w2 b
Fraction blow, 左侧比率- v1 F3 G2 B4 y5 t, ~* e6 y1 Q
Fractional error, 相对误差* s9 }. m) K8 w/ h
Frequency, 频率
) s+ Q! |' y1 X% f! j4 ~Frequency polygon, 频数多边图
; ?3 v- o, L0 p3 G3 ?! iFrontier point, 界限点
% [! z, u: z- L, DFunction relationship, 泛函关系
% | ]$ u& w6 nGamma distribution, 伽玛分布
- s/ ^4 a K2 K: ~; q/ e! u6 O. QGauss increment, 高斯增量
- h, H. B" A4 b5 W2 BGaussian distribution, 高斯分布/正态分布1 E4 j0 I0 s' \/ X
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
- {1 _7 s+ C% Q0 w6 Y* ~5 BGeneral census, 全面普查2 J! H4 ^. {3 D
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
; d6 b2 E R' D* \$ P2 j$ n- PGeometric mean, 几何平均数' d& a8 G8 Q5 J/ U1 V
Gini's mean difference, 基尼均差" B2 Y8 u: [& J# B
GLM (General liner models), 一般线性模型
& O9 n$ C# Y0 x7 cGoodness of fit, 拟和优度/配合度
; z7 X, l' o) U$ BGradient of determinant, 行列式的梯度
7 l) j& ?. ^& C. o8 D+ m' ^& _9 q- cGraeco-Latin square, 希腊拉丁方4 ?% I8 {* M: G7 {5 w- B
Grand mean, 总均值2 Q; G \: D( u8 Q/ T
Gross errors, 重大错误' v" Y; Q9 \( a$ _
Gross-error sensitivity, 大错敏感度' I- y* X( V7 m) n$ Y
Group averages, 分组平均
, s3 U! Y. N% ?& {8 S# \% uGrouped data, 分组资料- J2 H* q% \5 G' j
Guessed mean, 假定平均数
; c' e3 v+ {, K; l3 P5 _Half-life, 半衰期9 K* |2 V2 ?: p: c* v% |8 x
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 C/ b" ]+ [1 h: {: V; ?Happenstance, 偶然事件$ a( }' a, c: p8 ~
Harmonic mean, 调和均数$ ~- v- a8 I H& M$ q; H
Hazard function, 风险均数
' ]+ N% S, ^( Q% y0 \: r% MHazard rate, 风险率! ~ G. m8 |$ y5 A
Heading, 标目
. ~$ Q- a; V. n* J& S& CHeavy-tailed distribution, 重尾分布. c0 X5 C, f) N ~
Hessian array, 海森立体阵
$ U; d; u- D4 z7 n; g) L% }9 HHeterogeneity, 不同质
. E; N) d B% d( A1 e" hHeterogeneity of variance, 方差不齐
( a/ P% l5 @: `Hierarchical classification, 组内分组
9 J' A- `5 K# j1 E' n$ Q+ c6 C' G OHierarchical clustering method, 系统聚类法
- b# g- i* c s1 WHigh-leverage point, 高杠杆率点
* R( V4 K! r/ gHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型: u) C! s5 D8 O9 c. i9 a
Hinge, 折叶点$ o4 i, ~; i% L. [2 Q0 ?
Histogram, 直方图4 U( M, m! | `2 P
Historical cohort study, 历史性队列研究 + {) P$ T9 q$ P: c
Holes, 空洞
6 \% O7 q! Y$ [( kHOMALS, 多重响应分析% I, L1 L( m- a6 A! f6 K
Homogeneity of variance, 方差齐性. T# x2 u5 ` U. j7 @7 y0 T8 n
Homogeneity test, 齐性检验
& u) j$ H* ^/ B1 B+ |Huber M-estimators, 休伯M估计量. Q' R& j- e: G' s
Hyperbola, 双曲线
4 }- l% r, B4 h3 L0 z" H" x* MHypothesis testing, 假设检验
5 i5 b! r; ]; j6 ^0 @) uHypothetical universe, 假设总体- i* x6 G) p. g1 n& h
Impossible event, 不可能事件
* p; ]6 _* }/ JIndependence, 独立性& T+ k; o+ I# [8 c
Independent variable, 自变量
E- l5 z: }& L" {Index, 指标/指数8 h4 I! G/ z: z, `/ Z) m) r
Indirect standardization, 间接标准化法
5 N- ^2 s$ R5 kIndividual, 个体8 I j; [+ a$ T+ }
Inference band, 推断带
+ F7 U) `1 V) f" I* y4 N* D& A R5 aInfinite population, 无限总体) Y: B/ x3 h8 n t
Infinitely great, 无穷大
/ k u K( [8 GInfinitely small, 无穷小
5 r5 N! X; o% dInfluence curve, 影响曲线+ r8 K; a0 N& L) S0 c; _8 |5 f
Information capacity, 信息容量
) a1 Y6 @7 [3 L6 W. c$ i5 @# q3 vInitial condition, 初始条件
! ]) i+ k0 J1 U( V. }& |' E6 aInitial estimate, 初始估计值
* h1 J6 Z6 y+ ~3 dInitial level, 最初水平- z( \3 b' Y7 X
Interaction, 交互作用
6 S; u* b t+ X' @Interaction terms, 交互作用项
! F4 P! \3 N% }: |Intercept, 截距
\& R3 q/ J- o2 M) Z- u1 {, z9 Y* uInterpolation, 内插法* |5 z; V9 u6 D6 @' K! k# Y
Interquartile range, 四分位距3 F: X7 n- f: s4 H/ \- X
Interval estimation, 区间估计
$ N5 f4 x# _" e: V8 VIntervals of equal probability, 等概率区间( k! Y. L- ^ @; j3 t
Intrinsic curvature, 固有曲率
- ^9 t( g8 n7 ^, C, j$ zInvariance, 不变性
" p5 x1 Y" c( {# C4 E0 M1 M! nInverse matrix, 逆矩阵
8 t& I; `( Y. T; QInverse probability, 逆概率
2 _' ]2 @5 n2 M& V! T9 V, l$ e( e' oInverse sine transformation, 反正弦变换
: h; }) D# z4 t! g( ?+ n4 kIteration, 迭代 8 O5 Q; e, R5 N7 I; h7 J$ W
Jacobian determinant, 雅可比行列式
* U7 k! z+ x7 a5 n+ lJoint distribution function, 分布函数
/ L: t0 K' P3 u; IJoint probability, 联合概率
4 u/ Y0 b: e0 [% @Joint probability distribution, 联合概率分布1 a& a5 a ]/ R3 ^* `2 X3 d
K means method, 逐步聚类法
5 t4 ]4 b, Z7 F+ xKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 3 Q! G* S! @, |6 {6 x
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图0 U" \( z- N8 Y( V$ J5 _! O
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关; o% o' n/ C q2 V# z: \* t
Kinetic, 动力学/ ]$ }* \. R X6 Y* |+ E
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
& e. A. m: i3 J. E2 uKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
$ d! B4 w* b9 U# o8 \Kurtosis, 峰度- `8 }% B( T9 R9 a1 A. t
Lack of fit, 失拟
W& x ~4 E5 l7 j( L2 xLadder of powers, 幂阶梯
+ g) W- E* I0 PLag, 滞后' M" Q! v+ L9 e: r
Large sample, 大样本
8 s* ~) R5 y" O& F0 X+ E8 RLarge sample test, 大样本检验- X! e( m# m% t4 y, Z6 F, C
Latin square, 拉丁方
: D7 q. z( ` @; t) hLatin square design, 拉丁方设计
' g6 e' `0 S9 a. S; x1 E& pLeakage, 泄漏1 ?. x- x0 O4 p+ j0 `6 d
Least favorable configuration, 最不利构形
& G; i: M4 {" x8 T) ?) vLeast favorable distribution, 最不利分布+ F6 c+ C0 @3 o3 o, N* ~
Least significant difference, 最小显著差法$ p4 y4 u7 X! y9 x( {$ @
Least square method, 最小二乘法
: y O) I: b' YLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计% p1 S& q- p _
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合0 Q+ G L* n X+ G
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
# S2 B! J5 R& \2 Z0 Q; hLegend, 图例/ s- ?/ B# U2 b3 g
L-estimator, L估计量
: e9 j" x- Q3 ?! B: E; QL-estimator of location, 位置L估计量
+ W% _- W: f' [0 E# a- h2 }L-estimator of scale, 尺度L估计量
/ `) ?( c+ l- k0 P* E% sLevel, 水平9 ]; h: G5 i: ~/ q) O; C1 b
Life expectance, 预期期望寿命2 m s$ c7 T2 }8 e1 j: {
Life table, 寿命表3 P3 g0 m( k0 L' G; k
Life table method, 生命表法
) \; c: j. t0 i, @ K9 Y' H" ?# P, fLight-tailed distribution, 轻尾分布: h! M6 U: i6 n& I
Likelihood function, 似然函数
: K$ k8 V8 V% E* D" ZLikelihood ratio, 似然比
0 M; H: { g. L! l* @/ z3 ~. kline graph, 线图
7 {8 \# w0 Z: }; ]Linear correlation, 直线相关
# J5 p g5 H8 [" S$ E. KLinear equation, 线性方程: V% s* [% ]# k+ V+ z0 y) K
Linear programming, 线性规划
9 Y& g/ q# J. a2 _7 L- e' {& KLinear regression, 直线回归
9 w. K0 l S+ `Linear Regression, 线性回归
. D# r W5 S1 a( k3 d. z: ULinear trend, 线性趋势$ A) y" i3 S& w( Z0 B$ A: K1 }
Loading, 载荷
+ l1 c+ Y: i S& g1 x! A9 }Location and scale equivariance, 位置尺度同变性9 p4 `( `4 U: b8 S* p
Location equivariance, 位置同变性
/ b+ K1 w6 N( w1 N/ NLocation invariance, 位置不变性
+ x7 K: u6 q* A: |Location scale family, 位置尺度族" S3 j% I( b' c
Log rank test, 时序检验 6 c; Q% T4 n0 G
Logarithmic curve, 对数曲线
. Z/ }" k9 e7 ULogarithmic normal distribution, 对数正态分布
% D: m1 j8 ?$ y3 `! LLogarithmic scale, 对数尺度
2 I% d8 K) E7 o$ L+ U$ [Logarithmic transformation, 对数变换
" E$ y% \7 {/ t+ s2 x2 `0 LLogic check, 逻辑检查9 ? r% { E4 ], R6 J: p
Logistic distribution, 逻辑斯特分布0 l. m/ `. {1 K7 n) A0 w
Logit transformation, Logit转换
! v% q( c$ t# o2 e: L3 V) k: w. o( rLOGLINEAR, 多维列联表通用模型 5 @1 _ [' ], }/ ^
Lognormal distribution, 对数正态分布
3 I) K3 S5 N. a- e* QLost function, 损失函数
* n7 _% r: W7 lLow correlation, 低度相关1 z" K$ Y2 G) W! }2 }. Y
Lower limit, 下限
% r2 h5 u+ @- nLowest-attained variance, 最小可达方差9 M# @% t4 G8 e& U. h5 ~( N& l
LSD, 最小显著差法的简称
% ~: o, Z) V$ Y7 \! w6 CLurking variable, 潜在变量
" l2 E$ n, X$ n6 wMain effect, 主效应* t: E; @) V: Z; Y
Major heading, 主辞标目, t: R# M. z2 [/ D7 `
Marginal density function, 边缘密度函数
: m$ V* D3 `# M. n J6 e0 rMarginal probability, 边缘概率
4 u) n2 ?1 q" v2 lMarginal probability distribution, 边缘概率分布2 Z2 x" ~8 @. k5 Q: f- ^; b$ I9 a
Matched data, 配对资料+ U% ~# b" J3 W% K. I
Matched distribution, 匹配过分布
9 q9 A/ r2 |# r0 X0 N& aMatching of distribution, 分布的匹配
9 ]! ]4 _0 K- j% wMatching of transformation, 变换的匹配
7 {3 u' D% v5 S2 kMathematical expectation, 数学期望9 U& l% ` ~% G& R7 v
Mathematical model, 数学模型
' |- Y2 p$ j- X# bMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# d6 Q+ L/ U, l4 wMaximum likelihood method, 最大似然法
0 k0 E' I; @7 V' _& P9 ~# s. dMean, 均数
, F `& V2 v7 k& A) C4 CMean squares between groups, 组间均方7 X+ v- V5 w" S
Mean squares within group, 组内均方# W$ S- ^$ ^5 F B t5 A
Means (Compare means), 均值-均值比较# T j# O: e2 n
Median, 中位数 P- u! Q K, K4 J' d
Median effective dose, 半数效量, F/ c+ G3 }, O- h! d
Median lethal dose, 半数致死量
) y" F$ X; q' h/ fMedian polish, 中位数平滑' g* X/ S4 u- Z; _( M
Median test, 中位数检验; \3 T r8 e' [# \5 I M
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
; ?0 M* a8 ?; f7 EMinimum distance estimation, 最小距离估计5 ^- H: D8 H/ |& g7 W. \
Minimum effective dose, 最小有效量
$ u: d: P, C8 m! }1 f* _ a: OMinimum lethal dose, 最小致死量" u- N, _) F5 Y2 L) c; F
Minimum variance estimator, 最小方差估计量% q( x' W4 y2 s2 B, f# b1 H; F9 p$ c
MINITAB, 统计软件包
" b- F2 g( G+ ]6 }Minor heading, 宾词标目" L4 K) S1 e4 F2 m3 q
Missing data, 缺失值- T4 B" W9 N5 C' j+ Z# ~$ E3 [
Model specification, 模型的确定
! D3 X) G5 e: s8 H5 eModeling Statistics , 模型统计
+ }, o. a) E0 CModels for outliers, 离群值模型( H" _" B. s4 G+ p. ]0 ]
Modifying the model, 模型的修正
* p* @1 w* n1 {8 m, BModulus of continuity, 连续性模1 K+ p3 T" J5 W0 x9 F
Morbidity, 发病率
6 A6 T0 ~3 U4 g, ~! S, eMost favorable configuration, 最有利构形
. S8 D, x! k* nMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 O0 ?! ]! n/ X- N: H7 N! n4 JMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
. i8 [! W# [# _Multiple comparison, 多重比较
# I& e' k2 a4 J9 ^) eMultiple correlation , 复相关
' q% e. r, ~- q- |Multiple covariance, 多元协方差
6 B& z5 p3 w/ n6 |Multiple linear regression, 多元线性回归
) a: p. q3 g! J ~3 S, P. tMultiple response , 多重选项" `! w9 b8 j+ G3 ^+ |: c( Q3 K
Multiple solutions, 多解
7 q$ h; q- Q3 H4 q9 cMultiplication theorem, 乘法定理8 d# Z1 s) T3 _5 j
Multiresponse, 多元响应" S0 S% r; [* s) i( h+ w% ^
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
6 m; @$ G) C$ f8 A; g5 ~9 b) O( \Multivariate T distribution, 多元T分布5 J0 k( d* ]: W1 i! G+ z9 z3 L3 S
Mutual exclusive, 互不相容
% K" R" T6 T8 D5 ?Mutual independence, 互相独立
, U- X+ G9 P) `# @* fNatural boundary, 自然边界
; f9 I4 C c3 ^- s4 b1 `/ DNatural dead, 自然死亡( e& }. d2 J7 K$ ?) h/ b. |
Natural zero, 自然零
, ]5 I3 E2 d2 w; dNegative correlation, 负相关
! ?" l" z3 H RNegative linear correlation, 负线性相关
. S y' R0 I bNegatively skewed, 负偏$ t, M. t. H7 Z$ d" n: U
Newman-Keuls method, q检验1 w6 e5 X: j1 B( H2 G8 ]# E7 k4 m) G
NK method, q检验
! u, `8 j( q( V6 \! o) a0 z$ M$ BNo statistical significance, 无统计意义0 o$ C/ n3 `/ p" G: f1 y
Nominal variable, 名义变量
9 z- C# A6 H9 [$ g2 B3 xNonconstancy of variability, 变异的非定常性' K% t1 v4 B* L- ^- s$ t* q
Nonlinear regression, 非线性相关) Q8 u2 G$ l c
Nonparametric statistics, 非参数统计0 @4 \+ {9 z! ^3 s
Nonparametric test, 非参数检验
9 F3 \ c! w0 e0 v9 e H. vNonparametric tests, 非参数检验9 [! C: W& a. T1 M% }& ?9 [9 t( Y
Normal deviate, 正态离差
, r! R7 X. Z7 H" f* l1 aNormal distribution, 正态分布
7 Y( g7 _3 r7 c9 z5 W+ } l- mNormal equation, 正规方程组0 T. N8 ]# M+ N
Normal ranges, 正常范围
- k5 F0 B9 G c$ T% e1 wNormal value, 正常值
: D; J+ X! d! I, H, tNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
2 V$ Q7 h9 ~7 x; l vNull hypothesis, 无效假设
/ y/ F) O8 t( T% UNumerical variable, 数值变量, x0 }( k `& r7 z
Objective function, 目标函数
1 R1 W, }3 g r+ ]Observation unit, 观察单位
7 ~ E* y. I: oObserved value, 观察值2 y6 e2 }4 `; v6 F
One sided test, 单侧检验
3 ?) H1 j7 K! IOne-way analysis of variance, 单因素方差分析0 N$ [- O" D* ?2 W* E
Oneway ANOVA , 单因素方差分析, N5 p2 j+ N% i" c4 k1 @1 i
Open sequential trial, 开放型序贯设计3 E; c) e" J8 y4 [( e3 c' W
Optrim, 优切尾
. F8 k- {; f) V2 O* a) J( }Optrim efficiency, 优切尾效率
" P; v- `- r: A% w/ ~& GOrder statistics, 顺序统计量/ O+ t3 v. |& ^7 F# ?! D# c
Ordered categories, 有序分类
1 U+ z- \5 Z% E* A( [1 w. BOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归+ j2 A z; X3 K2 D
Ordinal variable, 有序变量
0 b1 J/ X4 Z# C* W: DOrthogonal basis, 正交基
' a7 y+ @2 B7 A8 W: v4 N: FOrthogonal design, 正交试验设计, ^8 P* _! ~+ d# e4 W
Orthogonality conditions, 正交条件8 s% f; h1 k, c* m8 M
ORTHOPLAN, 正交设计 ( F# [& i; s9 Z {
Outlier cutoffs, 离群值截断点0 D( b% r( ~) v$ v: l, @8 s
Outliers, 极端值
$ i5 ?* `: t; |1 e0 u* k. eOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 1 B2 @ z/ F# Y7 U: y
Overshoot, 迭代过度
/ v' |6 z8 |" Q5 I' GPaired design, 配对设计4 C( p& t/ o6 {: W+ I( R6 g; I
Paired sample, 配对样本- @* R5 i$ n7 W) r( K
Pairwise slopes, 成对斜率
Q8 p9 f: O* P. Y) k! cParabola, 抛物线0 n; a% x, U4 j# ?: k5 g
Parallel tests, 平行试验
0 v7 i; ]% U4 _Parameter, 参数0 Y, _- q# n4 B; p" f) M( J' ]* m
Parametric statistics, 参数统计- E+ a% R8 O7 N$ ^% i! q# }
Parametric test, 参数检验& ~+ b( o& ^: r4 ~2 Z
Partial correlation, 偏相关' d- d4 Q4 H1 Z
Partial regression, 偏回归
# }5 @) w! Q( r+ dPartial sorting, 偏排序
& L9 c( G5 b, q6 m* q+ CPartials residuals, 偏残差
g2 c; I: w; s [7 uPattern, 模式- V4 l: h& K/ f/ |. C# G
Pearson curves, 皮尔逊曲线1 S9 z7 @! j/ A+ c% W# g) d2 b
Peeling, 退层
7 t# x- L L0 `9 M) OPercent bar graph, 百分条形图
! L8 w z1 B3 j+ x% W7 q# bPercentage, 百分比* F, o. S* o( _0 W5 `
Percentile, 百分位数
I: J; U; V+ Z/ X( u- c' X6 YPercentile curves, 百分位曲线
w! l4 O" b' V& l! KPeriodicity, 周期性
! B% K5 R7 m$ APermutation, 排列
" Z8 N+ }& L: H, TP-estimator, P估计量5 a6 R, k2 H/ W& ?
Pie graph, 饼图1 p* G6 `5 j3 l0 I6 e; ?0 i
Pitman estimator, 皮特曼估计量# W( X* _( g6 g$ t7 a
Pivot, 枢轴量2 a F) p6 w) O& h- O
Planar, 平坦+ _0 c. z: D5 P4 ^5 T8 h
Planar assumption, 平面的假设) l& u# s0 W0 V& t" ?1 R& |; ^5 v4 z) x
PLANCARDS, 生成试验的计划卡' Z$ Q5 [9 U0 p/ {. O: g9 r
Point estimation, 点估计8 l5 Z& }7 z2 m/ ^# K% u, H. d+ @3 v
Poisson distribution, 泊松分布
2 q" X) F Y5 sPolishing, 平滑2 Y" i. X, W. E# ]6 M4 S
Polled standard deviation, 合并标准差
6 a7 O! B* g) l zPolled variance, 合并方差
1 c8 ~3 b& ^" x v) t3 fPolygon, 多边图
- s1 s5 d! ]2 l" ? ^$ ~) Z) T } gPolynomial, 多项式
" t! p( b8 N, G! n+ l5 VPolynomial curve, 多项式曲线* Q+ Z" {' H) Y5 t2 }- p
Population, 总体
$ z _: X# E! f+ p; K7 X0 uPopulation attributable risk, 人群归因危险度
% r/ Z0 o" z! D2 R J, ~: uPositive correlation, 正相关0 u7 k$ [9 S' U# q+ `
Positively skewed, 正偏0 \6 K: t" [+ E' \/ k' @ y
Posterior distribution, 后验分布& v! f) s+ ~% A4 M2 u4 v
Power of a test, 检验效能- I" O5 _* k. A1 u! i& K8 d+ |
Precision, 精密度
, g0 K) a1 f/ q% X! O( yPredicted value, 预测值
" F: j) T* D6 uPreliminary analysis, 预备性分析
( k6 D% m: m5 RPrincipal component analysis, 主成分分析
& D9 F O9 R: r" k" vPrior distribution, 先验分布% h6 \$ g' [7 r# d5 S
Prior probability, 先验概率
; T$ p+ S; e: A- FProbabilistic model, 概率模型' s5 N c8 K. ]2 b" b& W- I+ j
probability, 概率9 x: L+ W4 B8 W& X1 n) Q
Probability density, 概率密度. L! y, z" ?5 V5 a2 l. A+ P3 n
Product moment, 乘积矩/协方差/ F3 g: s% E1 m, @' ?
Profile trace, 截面迹图 E( q6 T/ {1 l# W. z; B$ p% ]) f( j
Proportion, 比/构成比
$ I. q6 F) q( r- Z& Q$ g+ t3 K3 XProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样" r* x% s8 |* t. n
Proportionate, 成比例
[2 {" d! W0 H& |Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
4 J1 G4 h- [- K0 KProspective study, 前瞻性调查9 ~1 \+ \2 t( ~* {8 I$ K
Proximities, 亲近性
- x) Y7 r, F6 B" i0 R' PPseudo F test, 近似F检验
`9 j1 Q- T& w$ z+ ^+ V8 q8 M- X/ k* EPseudo model, 近似模型
) P4 W$ m8 h+ q4 h& GPseudosigma, 伪标准差7 ]. [9 l& x5 a$ o* [' J. j, W% T
Purposive sampling, 有目的抽样0 D! n7 B* l. b+ g- R
QR decomposition, QR分解0 k) s3 ]* F& ~- Z
Quadratic approximation, 二次近似, @9 F* z L) \, W/ i8 _& @4 k
Qualitative classification, 属性分类8 h$ i' d4 b+ n; j' I4 h
Qualitative method, 定性方法
$ Q, x8 M3 k ?3 k' w# eQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
( `4 ~8 A- b# m2 |Quantitative analysis, 定量分析6 `) z; O R. l& B$ o9 m/ e' I
Quartile, 四分位数
6 I5 ?" b, s# {+ d5 e1 [2 |Quick Cluster, 快速聚类' r* j2 {5 F1 V* L: P* T/ Y
Radix sort, 基数排序
I* o Y& b5 B; {1 |Random allocation, 随机化分组
. O3 U; g* s) [) t+ dRandom blocks design, 随机区组设计' G8 d Z( w# U+ b
Random event, 随机事件" C# p2 p1 y! f
Randomization, 随机化
- o/ m- c8 `0 y( M! z: GRange, 极差/全距
$ @. m6 e( _. ]( E( D6 B/ ERank correlation, 等级相关/ T$ }! L, G/ Q' |
Rank sum test, 秩和检验4 D* E1 D) w, ^' Y$ r. A1 t
Rank test, 秩检验
# m1 S9 U; U* y0 p) y2 zRanked data, 等级资料
3 G' D7 ]" I: A0 Y$ @Rate, 比率) Y3 M4 x9 g# I( R4 i; N# p
Ratio, 比例
8 C6 Q6 ~& U) k4 e' _; uRaw data, 原始资料
! Q* E1 l6 S' W* {; i4 j0 ?" d" r% ~( b1 _Raw residual, 原始残差
4 ^; f8 V. A" O5 P7 uRayleigh's test, 雷氏检验
' r. Y7 n8 \# l% mRayleigh's Z, 雷氏Z值
- h" U* I. f s* l! M' lReciprocal, 倒数. @2 b/ F+ U. i" f4 p% Q
Reciprocal transformation, 倒数变换
. z: f5 T2 U+ C: G9 }% V" sRecording, 记录' {* J+ J9 B" s0 u% k3 P$ k
Redescending estimators, 回降估计量+ P; c# M( Q4 X! f: V: a. n7 C) ^
Reducing dimensions, 降维
. S$ w- ^7 `7 Z% |Re-expression, 重新表达$ A M; B4 P# j4 ~
Reference set, 标准组
/ O" v; C/ i! dRegion of acceptance, 接受域; j: M5 j9 b' r0 }+ |
Regression coefficient, 回归系数' |, E7 @, M. I
Regression sum of square, 回归平方和
% s- e" N4 T4 IRejection point, 拒绝点
3 m! d1 @% Y6 j. i- d0 x! |Relative dispersion, 相对离散度
8 z: p9 D3 B" _) q, [3 `Relative number, 相对数
/ D ]7 D) u3 x( }7 R3 P; \6 E. |Reliability, 可靠性
: R( ]% v$ x* Y. YReparametrization, 重新设置参数6 L0 a) Q9 ^+ g. G
Replication, 重复
2 ^6 b7 V* I! T4 ^- ?; ~& O+ b# IReport Summaries, 报告摘要
6 g/ J/ X* R; D- Z8 R! @9 X9 yResidual sum of square, 剩余平方和" h. j9 n, ?/ V+ o; y0 j
Resistance, 耐抗性
! U. @7 Y; `, [9 m% D" fResistant line, 耐抗线
" n6 U, ?' j* z+ \( hResistant technique, 耐抗技术/ m- B: _! Z) @. o" a
R-estimator of location, 位置R估计量
( H0 M! t& i \9 ~R-estimator of scale, 尺度R估计量
+ X" w. V3 m; u# J$ kRetrospective study, 回顾性调查
( A/ k3 V9 g7 F% KRidge trace, 岭迹
" j3 t: [9 O# w3 \% u, A& i" |Ridit analysis, Ridit分析
+ o: ^ C4 S3 D! b' X1 sRotation, 旋转
+ m7 Y' |( t5 L9 D( n; j' I* L% mRounding, 舍入1 o" F3 H) v9 {( e
Row, 行3 X7 r1 Q; i8 L0 g& \) ~0 K% \
Row effects, 行效应0 N0 x0 V* p- C. e! s
Row factor, 行因素+ T! \4 z e X5 k9 w/ F
RXC table, RXC表4 Q$ R. J* H* j
Sample, 样本
' @+ f# D) r( z) U, @Sample regression coefficient, 样本回归系数& h: J& v8 h! b! T9 |8 \ W5 H
Sample size, 样本量
4 ^! c* D/ r& gSample standard deviation, 样本标准差
% H1 C# A1 R; ]' F1 X# W8 ^) m2 ]Sampling error, 抽样误差6 B$ l" T9 C5 h$ h1 [$ l4 P! Q$ C0 w
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
7 }, D3 A" e; LScale, 尺度/量表 z6 R' v& g! a" j
Scatter diagram, 散点图
: ~! ]1 E& Q( ~/ ?6 t, ASchematic plot, 示意图/简图
# Z# P5 ]3 M1 G- [3 @7 @7 rScore test, 计分检验) M5 `2 a$ T/ c s
Screening, 筛检
: |+ z2 Q5 E& a5 `SEASON, 季节分析 9 k& X4 |6 ?3 s: {
Second derivative, 二阶导数9 ~1 v! ]8 A3 s9 c8 I: u7 k
Second principal component, 第二主成分1 T7 s: ^0 t% ^# P3 u: |% Q7 w
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
% T1 v8 z. B Q& }* l! CSemi-logarithmic graph, 半对数图$ U# A1 H2 {! u0 ~% A& X% R
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
7 v- m& _2 `: [: j" F$ p2 W/ X, V1 RSensitivity curve, 敏感度曲线
, i$ u2 `; m3 K+ }( s- _Sequential analysis, 贯序分析
+ P v. @1 R/ g/ m& Y5 G3 s# N5 hSequential data set, 顺序数据集* R1 C J4 j* b1 k5 g$ p
Sequential design, 贯序设计
8 f \- R* S- LSequential method, 贯序法7 B! A9 H8 u) p
Sequential test, 贯序检验法
' B) ]# ]) ^# |* L: }) I7 ~2 HSerial tests, 系列试验; j0 ?1 S" j3 d3 a/ u/ V7 S! `
Short-cut method, 简捷法 8 ?4 U) G% ?5 {4 {3 Z3 X# S
Sigmoid curve, S形曲线
9 H, m( c$ e1 E0 R( }4 h# mSign function, 正负号函数
3 b! }& p+ f: H: ?7 NSign test, 符号检验
$ p# ~1 w2 B5 l# r, qSigned rank, 符号秩% P8 W/ H# S$ d6 p; w+ y- n
Significance test, 显著性检验1 C: _) x( |0 j( s* g- I m
Significant figure, 有效数字
+ ]2 g% I; _# C& Q0 V2 QSimple cluster sampling, 简单整群抽样, h! U1 U7 b' _# n _$ t
Simple correlation, 简单相关
* L3 Y! z! ?! [+ o) [Simple random sampling, 简单随机抽样
" o2 j& I; V* M. P5 o% gSimple regression, 简单回归
; l7 M! Y( k; Z8 v1 lsimple table, 简单表- i& W9 [. {0 W. Q7 L t
Sine estimator, 正弦估计量+ f' L/ f- r8 ^) d6 o
Single-valued estimate, 单值估计. a9 k/ q1 _7 Q' ~
Singular matrix, 奇异矩阵+ W, f" D: l4 A5 `( S: H4 }
Skewed distribution, 偏斜分布
! P, U3 |; E4 cSkewness, 偏度- Z# r5 w% U6 Y; E$ g
Slash distribution, 斜线分布2 l! v- @+ G7 }
Slope, 斜率
9 F" L, e' D! Q5 D3 USmirnov test, 斯米尔诺夫检验1 [1 p. x. C, z( [8 S. D
Source of variation, 变异来源
: ]+ C, A# s Z$ b2 sSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
6 x* K+ f/ u7 Y0 E7 cSpecific factor, 特殊因子9 h \( W/ U+ o( S3 w6 V
Specific factor variance, 特殊因子方差
$ }) p4 \& k0 K+ d7 SSpectra , 频谱6 }; J5 S" ~* z+ O6 y7 N
Spherical distribution, 球型正态分布
7 |% s6 g* c3 ?1 s+ GSpread, 展布 ?: a* }- s9 ^& A
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
' ~9 q6 E5 N+ c$ ^" S4 I9 w6 i5 @! MSpurious correlation, 假性相关; q4 w- b* l( j
Square root transformation, 平方根变换
K: [1 b( f* r( X3 `Stabilizing variance, 稳定方差5 \1 G( V" Z9 Y4 v P' b9 C& t
Standard deviation, 标准差
9 H! ~) B& c1 e- `3 JStandard error, 标准误( j2 G; _ G8 I5 e+ h. N1 p
Standard error of difference, 差别的标准误
j; s. m1 r, u/ d/ X3 jStandard error of estimate, 标准估计误差
5 G/ v" x% e' K8 ^Standard error of rate, 率的标准误- r# w3 {/ z5 ]+ k4 a" n% ~( U2 ]
Standard normal distribution, 标准正态分布% t T' t, b" i' I' E( v
Standardization, 标准化% N1 V4 a; h* H g1 b
Starting value, 起始值
0 ^- |5 p3 \$ Y, P6 [$ pStatistic, 统计量2 n1 F, E: f( m( F- C$ ~- ~
Statistical control, 统计控制
6 ^/ I3 Y$ }. [$ o0 TStatistical graph, 统计图$ @8 o0 o: u n3 A- `
Statistical inference, 统计推断
$ f, D- y$ I8 v5 J* RStatistical table, 统计表
1 ]- Q e. J1 o& s2 }Steepest descent, 最速下降法$ u$ r. ?, H' y( W2 N# n
Stem and leaf display, 茎叶图( T: Q; w" S4 h
Step factor, 步长因子) }' x4 H- o \; T4 c: V! L9 m/ @# {
Stepwise regression, 逐步回归
! M' W+ I9 l0 K! gStorage, 存5 d3 F0 \4 A* P4 s. }! G Z
Strata, 层（复数）/ W/ v" K" H7 \/ ?7 r; D* f
Stratified sampling, 分层抽样
- E: }6 R2 w( J$ v- N& |5 Q9 e* fStratified sampling, 分层抽样5 l; C7 ~2 r, d
Strength, 强度
/ X) C: { r4 O! a5 r0 g' _Stringency, 严密性
5 B) i* k2 p7 g' B. m: ?Structural relationship, 结构关系4 z9 ]5 f& n$ j" E( K1 K
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
( t* u; J. T' y& V% w* d' @Sub-class numbers, 次级组含量
. C6 h4 r- ~- ~2 D: Z: h8 b9 a9 |Subdividing, 分割
2 v6 Y: G1 G3 ?0 l% b0 mSufficient statistic, 充分统计量! U+ \ a m/ X9 M6 h
Sum of products, 积和
5 Z) u" a5 a( m( uSum of squares, 离差平方和
1 [3 i# M& k' h8 J$ Z" xSum of squares about regression, 回归平方和& F- [+ L$ A2 s
Sum of squares between groups, 组间平方和+ t# k2 _6 g$ @- r' {% S' c
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和4 k; \9 K& S4 k; z1 |: f5 v/ I a
Sure event, 必然事件
5 {. f1 j5 ^( |/ F" uSurvey, 调查
3 _: d6 Z! d4 X. D% jSurvival, 生存分析2 f; P& H1 H6 `9 i2 D
Survival rate, 生存率
5 b0 x) |# m3 k1 r' L# }- gSuspended root gram, 悬吊根图
8 a$ @, I0 k3 C* P( D, vSymmetry, 对称0 f6 I, _1 \4 r8 O* ^
Systematic error, 系统误差
8 e4 }' D- p: R. {4 _" ?Systematic sampling, 系统抽样" r) l0 m: P/ k0 o+ }( {+ k: \
Tags, 标签. e. z9 R; L- t: T: n7 O( m9 J
Tail area, 尾部面积
, B1 e; W/ F7 r% `; lTail length, 尾长3 N8 V4 p* U/ i& d' F5 z) j
Tail weight, 尾重
% q/ J; j" Z6 dTangent line, 切线
, U( T/ J7 c; I$ {! L" r- |Target distribution, 目标分布
' q4 J: g" f6 }8 WTaylor series, 泰勒级数
% g- I$ K6 V' Q: B5 C7 D; PTendency of dispersion, 离散趋势
9 E# t. S: ~7 v. J m% j/ n3 NTesting of hypotheses, 假设检验$ U5 Y' N$ U) X
Theoretical frequency, 理论频数
" V9 {9 j+ k0 b/ `& d: ~! J2 XTime series, 时间序列
- e" e* v: H3 v. D. KTolerance interval, 容忍区间9 w( c6 L1 w1 e1 z0 Y
Tolerance lower limit, 容忍下限' \& T8 I. i" w& ~; \
Tolerance upper limit, 容忍上限( q& R8 W) j+ y7 ]1 U
Torsion, 扰率
% q; z* }# @' k: |$ ]' I9 PTotal sum of square, 总平方和
2 j. c E. f8 ]5 r6 \/ STotal variation, 总变异% k" J# W+ H; ^! ?$ C1 u
Transformation, 转换
# H, q" e# I. \0 J; @$ C+ |1 s8 HTreatment, 处理
+ v8 K1 S$ K. r, w' I6 D1 xTrend, 趋势
" }4 Y6 c" y, r1 v. JTrend of percentage, 百分比趋势) W& ?- ` G Q' \- s
Trial, 试验4 G% Z4 _. H% Q0 `9 H
Trial and error method, 试错法) h- U7 R( ?. s6 {8 e- s
Tuning constant, 细调常数
+ ] p0 ^# F# b5 |4 N; ?* Z* tTwo sided test, 双向检验
! \+ y3 c% G' s& HTwo-stage least squares, 二阶最小平方
* i ~) A( a' f7 v! ZTwo-stage sampling, 二阶段抽样7 X( [/ l1 A2 H/ _7 J
Two-tailed test, 双侧检验" \, Q, e ]& D0 z
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
+ C$ }6 ^! ]; W6 L8 e% MTwo-way table, 双向表
. j1 \4 S* V6 q- Q. uType I error, 一类错误/α错误# R7 `7 o2 E8 }% ]' F4 P) n3 I
Type II error, 二类错误/β错误
3 X& x4 B1 b& d$ RUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
; A4 Z& X; r# M1 d! g7 m5 NUnbiased estimate, 无偏估计- v) m. ~3 w# Z0 Y9 p, b
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归" l# W8 N$ P0 e. k+ N3 N
Unequal subclass number, 不等次级组含量
8 h V8 ]0 Y- yUngrouped data, 不分组资料7 \) O1 x& E* j ^% A: O# Z
Uniform coordinate, 均匀坐标) [, C# M9 [6 b/ G' Z
Uniform distribution, 均匀分布
* |" C( `- y% t, u6 W) LUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计1 J% ~- C. H$ X! u% |, t
Unit, 单元2 F) P8 R! ], U2 Z
Unordered categories, 无序分类
/ j# ?1 J& H+ x3 nUpper limit, 上限7 b" Y& z3 A) q7 v& t. D
Upward rank, 升秩* B$ b1 Y# f& K/ a/ e
Vague concept, 模糊概念9 w* v# G# X/ M }( K) c
Validity, 有效性% h7 i n7 I6 m8 l7 w0 j7 I# O
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计) m8 v" e7 w- m. n F# |) d3 i: ?
Variability, 变异性; \ R+ S1 Y0 M x4 I i
Variable, 变量2 {0 G e8 b0 J0 Q! I, H# ?9 S9 |
Variance, 方差# {9 h0 Y9 t5 T& r9 A6 _8 S
Variation, 变异7 u, ]* B7 N) J
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
7 _/ E$ C6 e9 X9 m xVolume of distribution, 容积+ r) j: R" Q( q$ H' m
W test, W检验
' H1 W9 ^, p3 M: U( B3 ?+ `Weibull distribution, 威布尔分布; F8 U5 Q8 _. T
Weight, 权数
}( t6 M7 g) K( h0 A" L4 N) rWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验* N; H5 R9 T; `+ N
Weighted linear regression method, 加权直线回归1 U* u" \- ]8 n3 d( {/ R3 V
Weighted mean, 加权平均数
9 m, s& z$ b( b. V" ]Weighted mean square, 加权平均方差
1 [( r& B; _/ [3 NWeighted sum of square, 加权平方和; N; r# t1 Q0 h- _
Weighting coefficient, 权重系数* s' M% k" r, y$ H& T9 Q# P
Weighting method, 加权法 2 f" T2 j' ?* n. b" ^( j; O' {- n
W-estimation, W估计量
; z' m7 I8 E: jW-estimation of location, 位置W估计量7 a; m M5 s* X- b, l$ H
Width, 宽度
% V$ `# Q* u5 jWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验1 T' z" r0 J! u
Wild point, 野点/狂点7 B- N1 Z& v" m* s
Wild value, 野值/狂值# K2 F( ?: W1 e, Y$ \
Winsorized mean, 缩尾均值" v8 L* g8 {3 S6 @: U) T
Withdraw, 失访
t, @9 N. \, n9 _9 G3 K gYouden's index, 尤登指数
1 q3 M: S2 K# Q" U% TZ test, Z检验( d- \1 q7 w0 b+ O0 {- X7 n
Zero correlation, 零相关
& m6 O) O; i f$ i2 r) IZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
